基于红外物理学和流体动力学的海面船只红外尾迹真实感绘制

随着红外热像仪成像分辨率的提高,已能观察越来越多新的目标红外成像特征.为探究航拍海面船只红外尾迹的形成原因和具体成像特征,基于流体动力学和红外物理学原理,提出一种海面船只红外尾迹建模与绘制新算法.首先使用体素化将船体转化为固体粒子,以实现固-液耦合效果模拟;然后提出一种海水垂直面的温度变化模型,以确定液体粒子的初始温度值分布;为模拟海上行驶船只的运动及其场景的红外成像特性变化,提出一种新的结合光滑粒子流体动力学(SPH)模型及海水热传导机制的模型;最后通过红外成像模型,成功绘制出海面船只的红外尾迹场景特征图像.文中所提出的海水热传导机制SPH模型除了能模拟船只尾迹的几何形状变化外,还能求得尾迹区域海水的红外物理特征变化,并从实验模拟的角度证明了红外尾迹的成像原因.该算法在海面目标的探测与救援、军事上的红外隐身与对抗等领域都有重要的应用价值.     

区域建议网络的细粒度车型识别

目的 细粒度车型识别旨在通过任意角度及场景下的车辆外观图像识别出其生产厂家、品牌型号、年款等信息,在智慧交通、安防等领域具有重要意义。针对该问题,目前主流方法已由手工特征提取向卷积神经网络为代表的深度学习方法过渡。但该类方法仍存在弊端,首先是识别时须指定车辆的具体位置,其次是无法充分利用细粒度目标识别其视觉差异主要集中在关键的目标局部的特点。为解决这些问题,提出基于区域建议网络的细粒度识别方法,并成功应用于车型识别。方法 区域建议网络是一种全卷积神经网络,该方法首先通过卷积神经网络提取图像深层卷积特征,然后在卷积特征上滑窗产生区域候选,之后将区域候选的特征经分类层及回归层得到其为目标的概率及目标的位置,最后将这些区域候选通过目标检测网络获取其具体类别及目标的精确位置,并通过非极大值抑制算法得到最终识别结果。结果 该方法在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为76.38%,在斯坦福Cars-196数据集识别准确率为91.48%,不仅大幅领先于传统手工特征方法,也取得了与目前最优的方法相当的识别性能。该方法同时在真实自然场景中取得了优异的识别效果。结论 区域建议网络不仅为目标检测提供了目标的具体位置,而且提供了具有区分度的局部区域,为细粒度目标识别提供了一种新的思路。该方法克服了传统目标识别对于目标位置的依赖,并且能够实现一图多车等复杂场景下的车型细粒度识别,具有更好的鲁棒性及实用性。     

基于语义DCNN特征融合的细粒度车型识别模型

针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性.     

SAR图像港口船只的实时解析算法

SAR图像较大难以实时运行且船只目标较小难以被识别,为此一种压缩级联深层神经网络算法被提出以实现对众多船只目标的分割定位识别。构建3个不同的卷积神经网络实现特征提取,引入级联结构融合不同网络输出的特征图实现网络的轻量化,融合后的特征输入金字塔池化模块实现特征细化,分类并解析。在Google Earth图像数据集中的实验结果表明,多分支网络的级联有助于大尺寸图像中目标特征的分散提取,分级的模型压缩有助于提升识别速度。     

基于分形维度的林业遥感图像树种分类识别

传统的树种分类识别方法未进行最大池化操作,导致树种分类识别精度差。现引入分形维度进行林业遥感图像树种分类识别。通过ROI区域截取获取遥感树种图像,利用直方图均衡化方法进行原始图像预处理,以便获得高质量与清晰度的林业遥感图像;通过分形维度理论分析提取的林业遥感图像纹理特征,完成卷积神经网络模型的优化构建;将林业遥感图像纹理特征输入卷积层,经卷积层的卷积操作并计算特征数据,池化池通过最大池化操作卷积层输出的数据;通过Relu激活函数对林业遥感图像树种纹理特征进行深度分析,利用Softmax分类器实现树种分类识别。实验结果表明,上述方法预处理后的遥感图像质量高,且林业遥感图像树种分类识别的效率高,分类识别的时间低至35.7ms,分类识别的准确率高达95.62%。     

基于卷积神经网络的遮挡目标图像检测识别技术研究

为了尽可能降低图像目标的重复识别概率、错误率,提出了利用卷积神经网络算法对图像识别信息的重复识别进行分析的实验研究。遮挡目标的数据集经过图像增强后输入给卷积层卷积,初始化得到的图像数据经过卷积层卷积后,提交至池化层进行进一步处理,提取图像特征数据,将提取的图像特征数据经过池化层处理后进行压缩,提取遮挡目标的关键特征信息。最后经过TensorFlow深度机器学习框架的实验测试,进一步证明使用注意模块后可以通过引导网络去关注被遮挡目标图像上的可视细节部分,并完善对遮挡目标图像检测进行验证研究。     

基于注意力机制的弱监督细粒度图像分类

针对细粒度图像分类任务中难以对图中具有鉴别性对象进行有效学习的问题,本文提出了一种基于注意力机制的弱监督细粒度图像分类算法.该算法能有效定位和识别细粒度图像中语义敏感特征.首先在经典卷积神经网络的基础上通过线性融合特征得到对象整体信息的表达,然后通过视觉注意力机制进一步提取特征中具有鉴别性的细节部分,获得更完善的细粒度特征表达.所提算法实现了线性融合和注意力机制的结合,可看作是多网络分支合作训练共同优化的网络模型,从而让网络模型对整体信息和局部信息都有更好的表达能力.在3个公开可用的细粒度识别数据集上进行了验证,实验结果表明,所提方法有效性均优于基线方法,且达到了目前先进的分类水平.     

深度区域网络方法的细粒度图像分类

目的 在细粒度视觉识别中,难点是对处于相同层级的大类,区分其具有微小差异的子类,为实现准确的分类精度,通常要求具有专业知识,所以细粒度图像分类为计算机视觉的研究提出更高的要求。为了方便普通人在不具备专业知识和专业技能的情况下能够区分物种细粒度类别,进而提出一种基于深度区域网络的卷积神经网络结构。方法 该结构基于深度区域网络,首先,进行深度特征提取任务,使用VGG16层网络和残差101层网络两种结构作为特征提取网络,用于提取深层共享特征,产生特征映射。其次,使用区域建议网络结构,在特征映射上进行卷积,产生目标区域;同时使用兴趣区域（RoI）池化层对特征映射进行最大值池化,实现网络共享。之后将池化后的目标区域输入到区域卷积网络中进行细粒度类别预测和目标边界回归,最终输出网络预测类别及回归边框点坐标。同时还进行了局部遮挡实验,检测局部遮挡部位对于分类正确性的影响,分析局部信息对于鸟类分类的影响情况。结果 该模型针对CUB_200_2011鸟类数据库进行实验,该数据库包含200种细粒度鸟类类别,11 788幅鸟类图片。经过训练及测试,实现VGG16+R-CNN （RPN）和Res101+R-CNN （RPN）两种结构验证正确率分别为90.88%和91.72%,两种结构Top-5验证正确率都超过98%。本文模拟现实环境遮挡情况进行鸟类局部特征遮挡实验,检测分类效果。结论 基于深度区域网络的卷积神经网络模型,提高了细粒度鸟类图像的分类性能,在细粒度鸟类图像的分类上,具有分类精度高、泛化能力好和鲁棒性强的优势,实验发现头部信息对于细粒度鸟类分类识别非常重要。     

基于多分支注意力增强的细粒度图像分类

针对细粒度图像类间差距小、类内差距大的问题,文中提出以弱监督学习的方式使用多分支注意力增强卷积网络,从而实现细粒度图像分类.文中采用Inception-V3网络提取图像的基础特征,从中获取多个局部响应区域并进行特征融合,在此基础上采用注意力机制对图像关键区域进行自约束的局部裁剪和局部擦除,避免仅提取目标单个部位的特征,...     

YOLOv3和双线性特征融合的细粒度图像分类

目的 细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法YOLOv3（you only look once）和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法 利用重新训练过的目标检测算法YOLOv3粗略确定目标在图像中的位置;使用背景抑制方法消除目标以外的信息干扰;利用融合不同通道、不同层级卷积层特征的方法对经典的细粒度分类算法双线性卷积神经网络（bilinear convolutional neural network,B-CNN）进行改进,优化分类性能,通过融合双线性网络中不同卷积层的特征向量,得到更加丰富的互补信息,从而提高细粒度分类精度。结果 实验结果表明,在CUB-200-2011（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Cars196和Aircrafts100数据集中,本文算法的分类准确率分别为86.3%、92.8%和89.0%,比经典的B-CNN细粒度分类算法分别提高了2.2%、1.5%和4.9%,验证了本文算法的有效性。同时,与已有细粒度图像分类算法相比也表现出一定的优势。结论 改进算法使用YOLOv3有效滤除了大量无关背景,通过特征融合方法来改进双线性卷积神经分类网络,丰富特征信息,使分类的结果更加精准。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.